基于低秩分解的网络异常检测综述

来源：计算机研究与发展杂志2022年第7期北京时间：

作者：李晓灿,谢鲲,张大方,谢高岗,

摘要：异常检测对于网络管理与安全至关重要.国内外大量研究提出了一系列网络异常检测方法，其中大多数方法更关注数据包及其独立时序数据流的分析、检测与告警，这类方法仅仅利用了网络数据之间的时间相关性，无法检测新类型的网络异常，且难以定位以及剔除异常数据.为了解决上述问题，相关研究融合多时间序列数据流，提出基于低秩分解的网络异常检测方法.该方法充分利用网络数据之间的时间-空间相关性，无监督地定位异常数据所在位置，同时将异常数据剔除，从而还原网络正常数据.首先，根据其对正常数据与异常数据的不同类型约束,将基于低秩分解的异常检测方法分为4类，并介绍每一类方法的基本思想和优缺点；然后，探讨现有基于低秩分解的异常检测方法存在的挑战；最后，对未来可能的发展趋势进行了展望.

关键词：低秩分解, 网络异常检测, 计算机网络, 时间-空间相关性, 无监督,